幾乎沒有人懷疑ChatGPT這類大語言模型構建的人工智能將改變世界了。那麼AI對人類社會最根本的改變會發生在什麼領域？答案很有可能是：教育。
ChatGPT公開發布以來，不斷有質疑聲認為孩子們可能會利用AI幫助搜尋資料，乃至代寫論文、代寫作業。到1月初，因為「擔心GPT對學生學習的負面影響」，紐約教育局宣佈：限制在紐約市公立學校的網絡上使用ChatGPT。也有一些教育機構看中了人工智能能夠為學生個性定製課程的能力，決定依靠GPT技術打造教師的課堂助手。
而在國內，不少人開始擔憂：刷題式教育在未來還有優勢可言嗎？教育行業在這樣的情況下會迎來怎樣的挑戰？GPT的衝擊給教育行業帶來什麼樣的啟示或機遇？GPT為中國教育帶來的啟示是什麼？
圍繞這些問題，《知識分子》4月發起了一場「GPT衝擊下，中國教育優勢會蕩然無存嗎？」的直播討論，邀請到了史丹福大學人工智能、機械人及未來教育項目主任、里蘭教育聯合創始人蔣里；卡內基梅隆大學數學系教授、美國奧林匹克數學國家隊總教練羅博深，進行深入討論。特約主持人為中國教育發展戰略學會副會長兼人才發展專業委員會理事長、教育部原科技發展中心主任李志民。
以下是討論實錄：
刷題式的教育方式將會受到極大的衝擊
李志民：大概從10年前開始，我們已經很明確地看到這樣的趨勢，人工智能，是奔着代替人去的，那我們的教育應該做出相應的調整，否則我們很難去適應。
ChatGPT和GPT4公佈以來，不斷有人質疑，認為學生可能會利用AI幫助搜索資料，寫論文，寫作業。因為擔心GPT對學生學習的負面影響，紐約教育局宣佈限制紐約市的公立學校的網絡使用ChatGPT，也有一些教育機構看中了人工智能能夠為學生定製私人課程，決定依靠GPT技術來打造教師的課堂助手。
在我們國內也有不少人開始擔憂，中國刷題式教育在未來還有沒有優勢？教育行業在這樣的情況下迎來怎樣的挑戰？只會刷題的學生，或者只會教刷題的老師，未來怎麼辦？
蔣里：我覺得紐約的這件事做得相當的不理智。實際上有一個淺顯的道理，大禹治水是不能去堵的，只能因勢利導地去疏，那麼ChatGPT以及以ChatGPT為代表的GPT模型和這個很相似，它會滲入到我們生產生活的方方面面，把校園網切斷，根本堵不住。
舉個例子，紐約的教育局只是把校園網掐掉，不可能進學生的手機，也不可能進學生家裏的網絡，也就是說學生想用的照常可以用，反而是阻止了老師來使用。實際上我在很多的場合一再說，ChatGPT可以讓老師變成超級老師，能夠讓老師更輕鬆地教學，產生更多好的想法。結果紐約這樣做幾乎有點像搬石頭砸自己的腳，不僅沒有起到任何阻止ChatGPT進學校的作用，反而阻止了這些老師來用它。
李志民：我覺得任何符合人類倫理規範的新技術的發明和應用，都會提高我們的效率和效益，會使人類的生活質量提高，進而提高文明程度，當然也會帶來人們對職業發展的擔心和焦慮。所以紐約禁止使用的辦法我覺得是不明智的。
我和蔣教授的觀點是一致的。但我覺得我們今天遇到的問題，是有點過高估計了GPT近一兩年的影響，這是我們的思維和行為習慣——往往會高估技術對近一兩年的影響，同樣由於人類的思維和行為習慣，往往低估今後十幾年的影響。
羅博深：這件事我其實想了很久，因為我在教很多孩子，在做數學教育，哪一個學科大家刷最多題，肯定是數學。所以我一發現有GPT4.0，就開始問4.0這些數學題目，我發現它真的是世界上最會刷題的機器，不可以說他是人，我覺得他已經超過人。我發現GPT現在有一個問題，如果你問他一個普通考試裏面的問題，他會找到正確的邏輯，然後寫出來列出來，每一步都對。但是中間可能做加減乘除會犯錯，但給他多加一些計算功能，加入一個Wolfram Alpha或者計算器，這個問題就會解決了。
GPT到底在幹什麼，他不止在找規律，他已經吸收了很多很多文字，那些文字裏有所有的課本，也有那些老師的解法。我的意思是GPT在看一些文字，如果他看到有差不多一樣的問題，如果他以前看過，他就會將新的數字或者新的信息放進去，然後模仿。
GPT是在模仿的，而且它能吸收、比人記住更多的文字。所以如果我們只是讓我們的孩子背、練，好像人在做機器更會做的東西。
蔣里：現在絕大多數的數學教育其實是把數學歸了很多類，有很多的解題方法是很有套路的，我們在學套路。學了 b就解 b類的題，學了 c的套路，解 c類的題，而ChatGPT學這種套路是很牛的，把全世界的東西全看完了以後，在套路上去和他PK，不可能贏。
羅博深：這幾年我一直跟家長說不應該學套路，因為如果你從來沒看過那些數學題目，如果沒有人告訴你怎麼做雞兔同籠，這其實是比較好的題目，但你把它變成一個套路和方法，他就沒有機會鍛煉自己的思維。
我看過很多人、一些培訓機構說他們在教思維，他們教思維的方法是來看別人是怎麼想，看這個複雜的方法，他們還在教套路。我每次都說你應該找那些初中數學競賽題，但是不要告訴套路，不要用那些來引導孩子，教他們怎麼自己想出自己的辦法。但是很多人教套路，是因為他們認為這樣可以讓人快速地準備考試，不是為了培養學生。
李志民:這種刷題式的教育肯定是會受到極大的衝擊，特別是學套路。但目前面對中國的形式，大家需要高考，基本上還是在學套路。我們今天的題目叫做ChatGPT衝擊下的中國教育優勢會蕩然無存嗎？中國的教育應該還有一些優勢，比如說我們全社會，中國人都非常重視教育，這就是中國教育的優勢。
蔣里:華人的一個特點就是所有的人都重視教育，我們這幾千年傳承下來，不管你是哪裏的華人，我們都知道教育是重要的。我參加過很多全球性的教育的一些項目，包括跟麻省理工合作，我們去墨西哥，我在那裏跟一個人，花了2個小時，沒能說服他教育是重要的。我當時認為我們這個民族的傳統太重要了，我不需要跟任何的一個華裔去說教育是重要的，我只需要根據教育重要的共識，再往下談，但是我去其他的地方就是另外一碼事了。
羅博深：我是美國出生的，父母是新加坡人，我也同意。其實中國看重教育是非常好的，我只是說如果你想學東西，不要花時間學套路，而是花那個時間真的學想法。
我的女兒在美國女子奧數隊，現在有競賽，我剛發現她得到滿分。我觀察她是怎麼學，一點套路都不用，她一直花時間想新的題目，所以李老師你剛剛說的當然是優勢，花很多時間學習，但是如果你花那個時間不只是練套路，可以得到非常好的結果。
李志民：ChatGPT對各個學習階段的影響可能也會是不同的，比如對中小學、對大學，對研究生各個學段的影響，兩位能不能分析對各個階段的學生和教師的影響。
羅博深：對那些小學生，可能中國、美國可能有點不一樣，因為在美國很多小學學生花時間學的不只是理性，是學感性，應該怎麼對待人，怎麼跟人溝通，所以他們可能不太會需要GPT，我覺得這是很重要的，因為一個人怎麼和另一個人溝通，怎麼讓別人喜歡你的觀點我覺得非常重要，因為那些東西是機械人不太理解的。
初中高中的時候，他們做的功課其實都能用 GPT完成，他們現在不可以在家寫作文，因為在家他們能用ChatGPT寫作文。我在紐約演講的時候，那些7年級的孩子說他們很不喜歡ChatGPT，因為現在他們的作文都需要用鉛筆在課堂上寫，他們覺得不好玩。
美國大學會受到非常大的影響，因為美國大學需要大家寫文章才能申請，我們的申請表不只是分數，其實是作文，但這樣可能就不可靠了，所以大概會變成面試，因為在家可以用ChatGPT，所以我們需要把功課變成鍛煉思維，我們就能不需要擔心大家用ChatGPT來作弊，而且我們需要花時間教孩子怎麼具備人的能力，因為面試會變得非常重要。
蔣里：確實是分段的，對於小學特別是小學初段的這些孩子，以前該怎麼學，現在可能還是怎麼學，比如像一二年級的孩子可能還不會用鍵盤去輸入，但請小學老師去擁抱GPT，一旦去擁抱它，老師就會變成很厲害的老師。
我在史丹福大學，跟超過800位斯坦福的學生聊過他們的成長經歷，我都會問一個問題，在你之前的人生里，哪3個人對你的人生以及你的教育影響最大，有很多的人都會提到某一個老師或者是兩個老師，凡是提到老師，很大一部分的人都會說，我特別感謝這個老師，因為這個老師讓我覺得這門課有意思，他把這門課上得好玩，makethe classfun，**於是我對此感興趣。**我問GPT如何能夠把我的課也變得更好玩，他可以給我很多的建議，雖然裏邊可能有很多很糟糕的建議，但是20個只要有一個是好的就可以，所以是老師要擁抱，小學生影響沒那麼大。但是初中生和高中生他們去訓練的很多很多的套路，GPT都能搞定，所以我們的教育要調整，如果像美國那樣學生都能接觸到，教育系統會調整到以後很多的東西要當堂做，否則我不知道是不是你做的。
以後人的能力會分成兩種能力，一種是自己單打獨鬥，沒有在人工智能幫助下的能力。可能學校會很關注，但請學校不要只關注這個，因為他畢業去工作了以後，所有的公司都會張開懷抱去擁抱人工智能，它會大大提高我們所有人的效率。在這樣的情況下，企業最在乎的是一個人在人工智能加持下他的能力，學校如果不培養這樣的能力，是失職的，所以最有挑戰的是初中和高中。
往大學走，可能美國以及可能國外的大學的申請會受到巨大的衝擊。因為非常重要的是自我評估，你寫的文章都可以用 GPT去寫了，2023年的申請會變得非常混亂。
對於碩士博士我認為是有幫助的，ChatGPT在很尖端的方向上可能知道的不太多，但是博士生可以隨意使用，因為是不是新的業界的人都知道，如果能在ChatGPT的幫助下把新的東西做出來，所有人都會給你點讚的。
ChatGPT會加劇教育的不平等和貧富差距嗎？
李志民：今後可能影響我們的考試評價，各個學段的考試評價都得有新的方法，引入新的工具。而不是靠刷題就能解決的，另外就是影響我們各個學段的教學生的思維的方法，學習不再是純粹的知識的灌輸，教知識的時候可能同時要訓練思維能力，教方法而不是教套路。可能今後各個行業都會有自己的專業的GPT，因為他現在回答問題比較籠統，也有一些錯誤，特別是在用中文的時候，語料庫不夠豐富，這就需要各行業有自己的ChatGPT。
同時我也有一個擔心，我們有貧困地區，有富裕地區；有發達地區，也有欠發達地區，人工智能的發展，會不會帶來數據偏見、數據倫理、數字鴻溝等問題？會不會加大了貧富差距？
羅博深：在美國每一個地區都能夠用GPT，而且都是免費的。以前如果要真人教你東西，就需要付學費，學費比較高，如果你用GPT4.0，每個月20塊美元，比較便宜，我的看法是其實所有地區都能夠用，更大的問題不是誰能不能用GPT，而是誰知道需要學習、思考。
比如現在我在美國科技教育方面創業，但我不只是做創業公司，還要幫很多很多人，所以目標不只是賺錢，其實我花很多時間很多精力在教那些貧困地方的孩子，教他們怎麼思考，我每幾周都會去那些比較貧窮的學校，去那些地方，問題不只是誰有錢，如果你在三藩市，那些孩子的家長都是在Google工作，所以他們都知道你需要學習思維方法。如果你去別的地方，他們父母不知道，所以那些孩子不知道，他們只在刷題，只在學套路，其實也學不到，那些孩子對教育的看法只是背公式。
在工作生活中我們都會用ChatGPT，但如果你沒有思考的能力，也不知道 ChatGPT說的話是不是準確，因為有一個問題是，人工智能很會說聽起來不錯的句子，但是有時候是錯的，所以你需要思考和判斷。
有沒有思考和判斷的能力，會產生非常大的距離。有一些孩子他們只會刷題，只會按照別人說的去做，他們以後會輸。但是另一些孩子的父母知道，我們需要真正的思考能力，他們就會贏。所以我現在花時間到那些比較貧窮的地方，教育那些孩子不可以只是做題，也要學會想。
蔣里：我做的是把最前沿的東西帶到中小學去，帶到貧困地區去，比如很偏遠的藏區，海拔將近4千米，我們去那裏做教育。我們都有一個夢，希望把最好的教育帶到所有的孩子面前，但是以前我認為是不可能的，因為教育里最稀缺的資源是老師，很多人沒有機會聽像羅教練這樣好的老師授課。但有了網絡，有了像GPT這樣的人工智能以後，實際GPT肯定比不上很頂尖的老師，但是他應該可以比得上80%的老師，特別是在一些普遍的事情上，而且它知道的很多，論知識量來說，我們絕對比不過ChatGPT，在這樣的情況下，就算在海拔4千米的地方，有了網絡，就可以問 GPT各種各樣的問題，有助於教育更平均化。
我們的教育在傳統的教育模式里是以老師為主，我上什麼你學什麼，我決定你學什麼，而不是學生決定我要學什麼。當你有ChatGPT這樣的老師時，這個環境有可能會變化，我想學什麼，我就可以問什麼，我還可以拿到答案。
比如前兩天我的孩子就問我Tahiti（大溪地）的海島的淺灘是怎麼形成的，一個島周圍為什麼會圍着一圈藍色的水，我不知道，他去問ChatGPT，2分鐘知道了，原來火山突出來的時候有很多的礦物質，於是養了很多的珊瑚，經過幾百萬年把這裏填起來了，於是形成了舄湖，所以變得那麼漂亮。這超出了我的知識邊界，但因為有GPT，2分鐘有了答案，所以有了它，可以有真正意義上的興趣導向的、以孩子為主的學習工具。
李志民：GPT給我們教育帶來哪些機遇？怎麼樣利用好GPT培養未來更有競爭力的人？怎麼樣培養我們的學生的創新能力？怎樣提高教育效率？
羅博深：ChatGPT很會說錯的，但聽起來是對的話。因為GPT創造的過程中是學會怎麼說一句話，幾個字，讓每一個字都聽起來很完美，這是按照以前的規律，以前看到這麼多文字，看到別人差不多都是這樣說，所以GPT就這樣說。這就是為什麼每個人不能只是學怎麼做一種題目，而需要學怎麼思考，這個對不對，這個思路對不對，所以以後我們應該好好教孩子怎麼思考，不是怎麼做奧數題，而是怎麼真的有邏輯，然後把那些題目給ChatGPT，就能夠學很多東西了。
如果大家都能用像GPT這樣的人工智能，大家需要先學怎麼判斷ChatGPT的回答是否正確，以前如果跟老師學習，不需要問老師是不是真的正確。現在我們能夠用很便宜的工具，但是有一個問題是，只有80%是對的，但是如果你教孩子怎麼思考，這就足夠了，其實可以給他很大的幫助。
未來，一個人的能力會被分成兩種
李志民：人類加人工智能，才是未來教育的出路，談談您這種想法，比如對於我們的現任教師提出哪些要求？
蔣里：未來一個人的能力會被分成兩種能力，一種是單打獨鬥的能力，不在任何人工智能工具幫助下的能力，這個能力可能是現在幾乎所有國家的教育系統都在培養的能力，但這個能力並不是從教育體系出來以後，那些公司要求或者去創業時最重要的能力。第二種能力，人加AI的能力才是現在的人工智能時代，最為重要的能力。這樣的情況下你能做什麼樣的事情？你能不能把事情做好？你能不能用好ChatGPT？每個人差別可能很大。ChatGPT是去年11月底創造出來的，12月份一發酵，斯坦福在1月初就開了新學期，我給一門課上所有的研究生佈置了一個作業。所有人可以隨便使用GPT來寫一篇文章，一定要去試一下，我收到了，讀完了，需要跟每個人聊一聊是什麼感覺，我驚奇地發現，在我強力的要求下，也有百分之二三十的學生告訴我，我試了一下，最後文章是我自己寫的。好像感覺他也不是很好，而且我覺得他寫的文章一般。我問你是怎麼跟他交互的？他說，我說你幫我寫一篇怎樣的文章出來，我覺得他寫得不好。實際上我給他們佈置的作文題是精心設計的，是一個關於每個人比較私人經歷的事情。如果不和ChatGPT產生充分的溝通，他不可能幫你寫好。
比如我們今天第一次交流，我說李老師拜託您幫我寫一篇關於我的文章，我也得給你提供很多的材料你才能寫，不能說幫我寫篇文章，轉身就走了，您也寫不出來。所以我後來給這些孩子的建議就是，其實你可以把它看成是一個人，雖然你要明白他不是一個人，但是你就算讓一個人幫你做事，你也得把信息給足了，否則他怎麼可能幫你寫。現在有很多的人覺得這是新聞上的事情，跟自己關係不大，自己沒有去擁抱它，他沒有理解以後他進入職場，進入了很多的地方，必須得用它，它可以讓你把效率提升很多倍。
我在斯坦福觀察到的情況是，工程學院的人更願意花時間去研究，還有MBA，一個學生用了以後發現太好了，MBA上課有很多的閱讀的材料，他現在都不用讀，直接讓ChatGPT給他10個關鍵點，他看完了，要是覺得好，他會再去讀。有很多的東西讀起來很無聊，他現在寫文章也是，如果讓他寫一個4000字的文章，他自己就會很快地寫1000字輸入給ChatGPT讓它整合成一篇文章，效率就上來了，這樣出去以後自己創業他會很如魚得水，毫無疑問它能夠讓我們的效率增加，而工業界會全力擁抱。
教育還會有一點點清高，我認為以後的教育可能要分兩步走，以前的那些基礎我覺得該有的還得有，還要有人的單打獨鬥的能力，但是人加AI的能力相當重要，學校不能放棄，要培養。
這就牽扯到如何讓教師隊伍擁抱它，因為很多的教師也不太想學新的東西，人都是比較懶惰的，我已經習慣性教這個了，都教了這麼多年了，為什麼還要去變呢，但如果能讓他們通過利用GPT讓課變得更有趣，你自己不願意頭腦風暴，就讓GPT頭腦風暴。孩子可以去用，教師更要去用，教師用的越多越能教孩子如何去用，用的越多，不會怕它。
李志民：在奧數教學中，你的團隊會用GPT嗎，如果你要用，談談設計思路。
羅博深：我們大概不會用，在美國雖然我教很多初高中學生，我們只是在教怎麼思考，所以我們大概不會用。ChatGPT以後，我們的做法是，第一，我們需要讓那些孩子真的想學，如果一個孩子真的想做一件事，他會花很多時間做那件事，所以我們的教育一部分應該讓孩子喜歡學，希望那些孩子覺得我真的要像這個老師一樣，因為這個老師讓我感覺非常好，而且我覺得他各方面都非常優秀，我要像他一樣，這是一個榜樣。我現在招人培訓美國國家奧數隊，我不是帶那些最會教套路的人，我帶那些現在做的比較成功的人，他們以前做過奧數，現在他們做別的東西也做得非常好，所以就變成榜樣。而且榜樣是一個人，不是一個機器。因為沒有人會說我長大以後要像GPT一樣，肯定不是。另一個部分是課堂里，首先我們給出一個問題，知道你從來沒看過，而且不會告訴你怎麼做，讓那些孩子互相說出他們的想法，老師的責任不是告訴你最快速的方法，反而是靈活地聽孩子提了什麼做法，然後當下利用課堂上所有說出的想法創造一個新的做法，讓那些孩子發現，雖然開始時不知道怎麼開始，但終於可以做出這個題目，也不是因為老師告訴我怎麼做。
我們收到國內家長的一些反饋，覺得太慢，為什麼問孩子怎麼做，應該直接告訴他們怎麼做，給他套路，就能夠加速。但是我的回答是，你只是在培訓機械人，如果用那個方法，以後機械人會比你的孩子更好。現在有ChatGPT，我把題目輸入到ChatGPT中讓家長看，機械人真的能做。我一直說應該學習思考，以前很多人不信，現在把題目輸入進ChatGPT就能夠看到是真的。
蔣里：榜樣的力量很重要。當一個孩子真真正正的喜歡上了一個事情，或者是喜歡上了一個人，崇拜一個人，或者他想做一個什麼樣的事情時，他的內驅力非常大，他會被引導。
我要把全世界，特別是人工智能、機械人這方面最前沿的一些研究，用最淺顯易懂的方式直接教給中小學生。因為中小學生有好奇心，有求知慾。我們現在的教育系統要接觸到人類最近10年最前沿的東西，必須等到研究生，等到研究生黃花菜都涼了，我們經常說眼裏有光，心中要有夢，到了研究生都已經22歲以上，可能已經很難點着了，所以通過我的努力把最前沿的東西讓中小學生看到。中國人說要有鴻鵠之志，但未見鴻鵠之勢，何來鴻鵠之志？如果沒見過最前沿的東西是什麼，不可能要立志做這個東西，所以我們得讓中小學生見到這些東西，而且我告訴他們，其實沒有想像的那麼複雜，很多前沿的研究在概念上沒那麼複雜，它裏面有一些很重要的思想，小學生完全能聽明白，只是實現過程很複雜，要好多的數學，但是最重要的概念很多中小學生是能聽明白的，我們把這些挑出來教給這些孩子，他們就可以被點亮了，然後他們心裏就有一個想法，我要變成誰，或者我要做一個什麼樣的機器，我小時候就特別想做一個像變形金剛、擎天柱那樣的機械人，那是我的夢想。這些東西其實對一個小孩子來說很重要，比如像埃隆馬斯克，哪裏來的勇氣一定要去火星，也是小時候想人類要變成一個能夠在多個星球上生存的物種。我們如果能挑起來這種動力，家長就不會在後面拿個鞭子趕着你走，因為他自己可以引領自己向前走。
李志民：在蔣老師您看來創新思維是可以訓練的嗎？普通人怎麼樣提高自己的創新思維？
蔣里：從50年代開始，史丹福大學就在研究這個問題，人的情感很重要，當時史丹福大學覺得工程學院的學生沒有創新創造力，他們只是在做工程，他們做不出來好用的東西。1959年阿諾博士提出了一個designthinking的概念，從1969年就開始在研究生階段開這門課，總結出了一套成體系的斯坦福創新設計方法論，由於它誕生在工程學院，講究可操作性，我們把它步驟化了，創新的過程有五個步驟。第一個步驟叫同理分析，這是整個過程里很關鍵的，也最需要同理心，需要情感的。一邊是很理工的一人，但另外一邊你的情感一定要跟上，因為沒有任何一個人是完全客觀的，一個人在很多的東西上，都是情感動物，做的很多決定全是情感的，所以要能夠去同理別人。第二步是定義，要真正的定義這個問題，**第三個是產生創意，第四個是搭建原型，第五個是檢驗，然後一遍一遍的循環。**
斯坦福的這套創新設計方法論被推到了很多的學校和企業，已經在企業界被驗證非常成功。Designthinking里還有一個特別重要的概念是thinkdifferently，喬布斯在1997年回歸蘋果的時候，拍了一個一分鐘的廣告，裏面任何的產品都沒有，只說了一個概念，就是thinkdifferent。我們不追求把誰培養成喬布斯，或者培養成馬斯克，但是經過這樣的培訓，你可以把自己變得更有創造力，或者是擺脫一個困局，創造力在很多中國的哲學裏不能教，只可意會不可言傳，只能靠悟，但我們工程學員的人認為，勸一個人去悟，說明你的方法可操作性不強。創造性實際上完全可以教的，而且可以做。
怎麼看待中國學生的優勢和劣勢？
李志民：我們中國學生有哪些特點，比如優勢，劣勢。
羅博深：在卡耐基梅隆有很多學生是華人，一個很大的優點是大家都在非常努力的工作。
我們的大學都在教那些想努力的，如果你給他一件需要花很多精力，做一些有點無聊的步驟的事情，他們也會完成。準備高考的時候，我猜也會做很多有點無聊的事情，他們就很會完成。美國的孩子不太會做這樣的事情，美國的國家奧數隊，如果解一個幾何題，有一種做法是通過代數解幾何題，就是每一個點都設一個xy，然後寫很多頁的公式，大概率是兩個小時之內完成這個題目，但很無聊，而且可能犯很多錯，中國的孩子會把這個做完，美國的孩子坐下來會說，有沒有一個更好的方法，因為我不願意花2個小時寫代數。
但這種懶惰也不錯，因為如果他們不願意這樣做，他們就會一直想有沒有更好的方法，然後他們可能會花同樣的時間，最後想到一個更好的方法。我很喜歡教國內的學生，如果你要進入美國大學，你的分數不是最重要的，當然需要會做數學、科學，但是我們畢業的孩子不僅僅會這些公式，我們反而希望他們到社會中擁有領導力，變成那些有創新、想新事物的人，而且能夠帶一個團隊。所以感情是非常重要。
很多人在中國申請美國大學，最難的部分其實是面試，你需要學會怎麼跟一個人好好談話，讓那個人喜歡你，讓他覺得有一天你會用學到的知識來幫助世界。
蔣里：**總體來中國學生的優勢是執行能力強，**你如果告訴他要做什麼了，他可以很快做完。不只是中國學生，整個東亞的文化系統，中日韓的都很像，東亞的孩子在找問題、找方向這上面沒有得到足夠的培訓，實際東亞的整個教育系統里不太管這件事。所以在讀博士時，如果老師不給你指明方向，問你覺得你想研究什麼，他們會很不適應，其實讀博士很重要的是你找方向的能力，在GPT的衝擊下，顯得越來越重要了。因為GPT也能做執行。還有你是不是真的想要改變這個世界，或者給這個世界帶來正向的影響力，我認為最重要的是讓孩子能有理想，去為人類或者為誰做點事情，這個事情看起來很虛幻，但他會領着孩子往前奔。
我和各種各樣國家的孩子聊他們的成長經歷時，絕大部分的孩子非常敞開心扉，他會跟我聊一些和父母都不會聊的事情。他是怎麼長大的，心裏有什麼樣的疤痕，包括和他父母的關係。有一些中國學生，也是少數，和我聊的時候是戴着面具的，他說的每一句話都像在背，他給的都是標準答案。到後來我不耐煩了，我和你這樣聊沒有意義，我想知道你的成長經歷，而你告訴我的都是一些冠冕堂皇的說法。
但是中國學生里也有很好的，一個學生告訴我他一路都是旁聽生，高中參加物理競賽沒有進入學校的集訓隊，於是去磨教練爭取到了旁聽，最後他也沒有得到很好的名次。
高考的時候他去了一個985，有一個國家重點實驗室要招人，他去參加選拔，又沒選上，他去磨老師說這個實驗室我不相信所有人都能堅持到最後，但是我肯定能堅持到最後，然後老師讓他去旁聽，上了一年以後有兩個人走了，他變成了正式，他跟老師也發了一篇比較不錯的文章，他跑到了中國最好的兩所中間的一所做研究員，給別人打雜，做實驗做了兩年出了一些成果，他申請到了斯坦福。其實他的英文是比較差的，就是到後來我想換中文說，聽得更清楚，結果這個學生說我們能不能繼續說英文，你現在想換中文，證明我的英文不夠好，說明我更需要訓練，我訓練的機會也不是很多，今天我就要逼一下自己要訓練。這樣的學生我怎麼能不喜歡，而且他家裏實際上沒有那麼多錢，但還是堅持讓他繼續讀書。
李志民：GPT出現了是不是意味着基礎知識教育已經不再重要了，如果忽視基礎知識的教育和積累，可能帶來哪些後果？
羅博深：以前我們花很多時間把每一年的教育分成這個知識點，那個知識點，這些是全國的教材，這一周教這個知識點，那一周教那一個知識點，這種架構是被公式的教育方法。
因為現在有ChatGPT，所以我們有機會改革教什麼東西，可以變成教怎麼想。不要只是教知識點，反而是教他們怎麼從一張白紙開始想。你可以同時教一些知識點，但是同時也教想法。
現在歐洲的競賽，他們的題目沒有一個是別人以前見過的，所以他們就用那些題目來看誰是最厲害的。我的意思是我們學校也應該換成那樣，你教大家的雖然還是基礎的數學概念，但真的教的不是那些概念，不是那些知識點，不是那些套路，反而是想法。**蔣里：**教基礎知識要加想法，不能以刷題為主，比如我教了一個公式，然後帶着公式算1000個題，算到不錯為止。讓人來做重複性的勞動，做很多遍，把你的正確率練到百分之百，是比較違背人性的，因為人做重複性的事，很難把一個事全部重複不錯。舉個例子，我是做機械人、人工智能的，我們讓一個機械人去重複，比如寫字，它可以每次都寫的一樣。但是每一年我都需要給一些文件簽字，有的時候我需要簽500份，真的想撞牆。因為我簽自己的名字，每簽幾十個就會錯一個，我簽着簽着就覺得這是不是我自己的名字，簽到懷疑人生，最後覺得這到底是不是我的字，所以人不太適合去這做完全重複的工作。
我們不能完全憑藉分數去評價，當然在中國有中國的國情，我們得找到一個更合適的方式。我們以後的教育體系里有培養兩種能力要並行，一個是自己單打獨鬥的能力，一個是人加AI的能力。
我其實在國內聽到了一些比較有意思的說法，覺得數學不用學了，我現在變成年人了好像也沒有用到數學，我只是買菜的時候用數學，剩下都不用數學了。我其實不認同這個觀點，實際上很多的研究領域做到最後就是數學，我們現在人類解決不了很多的問題，也都是因為數學上搞不定，所以我們不能減低數學的重要性，但要改變我們的方法，要教更多的數學思維上的東西。
我再說一個事情，以證明數學的重要性。我去廣州訪問時，教育局熱情地接待我，我去給很多的校長做了演講，有人帶我去參觀了黃埔軍校。是招軍官的，我去參觀博物館的時候，發現了一個特別有意思的事情，它寫了黃埔軍校首屆入學考試，考了5科，第一門國文，第二門是算數，第三門是幾何，第四門是代數，第五門是三角，全是數學，地理也沒有，歷史也沒有，軍事也沒有。我經常和很多學生說，如果你實在搞不清楚對什麼感興趣，你學數學沒問題，因為數學可以往各個方向去走，實際上數學是很重要的。
人工智能所無法替代的
李志民：美國的一些教授認為如果是中產階級以下的孩子，數學達到K12的水平，可能在美國自食其力是沒有問題的。GPT對碩士、博士研究生學習方面有哪些幫助？
羅博深：如果你在做研究，你可以打開GPT，其實我做研究的時候也是用電腦，以前我都是用 Google來搜索，但是如果你用網上搜索，就需要設置好完全正確的字，如果不夠正確，你可能不會找到想要的東西。我發現 GPT不需要完全同樣的字，它可以利用概念來看有沒有類似的東西，而且我們做研究的時候會試100個想法，其中有一個是能夠想通的我們已經滿意了，因為那就變成了新的證明，所以我很希望有更多外部的想法，當然GPT不可以幫我寫證明，不可以真的幫我完成所有的東西，但是給我一些想法也不錯。
李志民：碩士研究生階段需要查文獻，要寫文獻綜述，博士階段同樣需要閱讀大量的文獻，原來是用搜索，現在有了GPT這個新的工具，文獻的閱讀會減少嗎？
蔣里：實際上在文獻上的幫助很大，很多的博士都存在確定方向的問題，或者是到底要做什麼，我有一個建議，當你在學校里時，有很多感覺和你不搭邊的大咖過來做的一些演講，如果有時間最好去聽。因為以後我們做的這些研究，在一個純領域裏，其實很多的新的東西都已經被挖過了，真正創新產生在交叉的時候，那麼你去聽另一個人的演講，都是精華。你聽到的時候，可能你會發現很多的結合點，你對那個領域不了解，但你可以跟着GPT去學，跟 GPT去學是最簡單的，因為它比 Google快，它直接就給你很多的內容。我再給大家一個建議，你最好去用bing，因為bing上面的GPT會給你連結，也就是信息源，GPT不給，所以有時GPT給你個東西，你會想這是真的還是假的，然後去查，查半天查不出來，但連結會省很多時間。這些東西套在一起用，可以幫你產生很多很好的想法。他知道的文獻，讓他去做總結，你可以讓AI幫你讀第一遍，讓他給你總結一個十點的報告，這個有意思，自己細讀，要是覺得這個沒意思，就不讀了，所以它極大的提高我們做科研的效率。
李志民：你做人工智能這方面的事情的興趣和動力是來自哪裏？
蔣里：我一開始是做機械人工智能方向的，但大概在10年前，我的很多的興趣有點轉向，一個原因是因為我有兩個孩子，我有了孩子，我發現我的人生觀、世界觀發生了很大的變化，我很喜歡孩子，我也喜歡教我的孩子。於是我每次我教我的孩子的時候，我花很多時間，但是後來我又覺得講了3個小時，感覺有點浪費時間。但後來其實是因為我太太，她說有沒有你可能做一件事情，讓你的工作和我們自己對孩子的教育能夠有一些共通之處，這樣你花時間教孩子不會覺得在浪費時間。
後來在矽谷接觸到了很多人工智能、機械人的公司，他們在鉚足了勁去代替人類，他們去融資的時候，都說用了我的技術，用了我的人工智能，就可以代替這些人，省這些錢。這種說法很有殺傷力，所有的VC一算說這個好。一個事兒凡是機器能做，它是人的成本的大概20%左右，現在可能會更低。在這樣一個情況下，很明顯只要是一個公司要花錢僱人的，都會去往人工智能這方面走，他們感覺直接朝着被代替去的，我才意識到這個事情的嚴重性。所以我要把人工智能思維，要帶到中小學去，甚至要帶到家長中去，因為很多家長也看不明白這個問題，那麼實際上我的原動力是來自於自己的人生經歷。
李志民：我自己覺得人工智能今後有可能代替我們人類的手腳，代替我們的人腦，但是人心是代替不了的。尤其是對我們人對美的感受和體驗。所以教育要更加重視情感和價值的培養，重視思維的培養，要教會我們的學生能夠共情、能夠包容、能夠理解。我們知道教育是有意識地培養人的活動，這也是我們人與動物的根本區別。我們的教育要培養健全的人格，提高生存能力和生存質量。當然這也包括科學思維、思維方式，比如價值觀念等，讓我們的學生能夠正確認識自己，正確認識社會、正確認識國家、正確認識世界。
很多微信或者是自媒體上說你沒有走上世界，哪來的世界觀，我想在這個迅速變化的世界，不僅僅學生處在急速的變化當中，但是學習是不變的。在這樣變化當中，我們怎麼能有夠前瞻的思維思路和方法？有些東西不是教的。既要低頭拉車也要抬頭看路，低頭拉車就是要認真學習。我們抬頭看路，看時代的發展，看國家的發展，才能有前瞻性，打好基礎知識。
我認為知識依然是我們人類幸福和社會發展的基石，就像汽車發明一樣，汽車發明了，儘管汽車跑得快，但是孩子還是照樣需要學走路一樣。我們今天有了GPT，用好GPT仍然需要知識的支撐。從過去的經驗來看，工具越強大，我們的使用者需要的知識越多。並不是有了GPT就不用學習了，我覺得那只是對新技術的誤解，對人類的誤解。
